4.3 Matplotlib, Seaborn

Matplotlib y Seaborn son dos de las bibliotecas más populares en Python para la visualización de datos. Aquí hay una introducción a cada una, junto con algunos ejemplos básicos para mostrar cómo se utilizan.

Matplotlib

Matplotlib es una biblioteca de gráficos 2D que permite crear una amplia variedad de gráficos y visualizaciones. Es conocida por su flexibilidad y capacidad de personalización.

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import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

Datos de ejemplo

x = np.linspace(0, 10, 100)

y = np.sin(x)

Crear un gráfico de líneas

plt.figure(figsize=(10, 6))

plt.plot(x, y, label='Seno', color='b')

plt.title('Gráfico de Seno')

plt.xlabel('x')

plt.ylabel('sin(x)')

plt.legend()

plt.grid(True)

plt.show()

Seaborn

Seaborn es una biblioteca de visualización de datos basada en Matplotlib que proporciona una interfaz de alto nivel para dibujar gráficos estadísticos atractivos y con estilo. Seaborn facilita la creación de gráficos complejos y es especialmente útil para el análisis de datos.

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import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt

Cargar un conjunto de datos de ejemplo

iris = sns.load_dataset('iris')

Crear un gráfico de dispersión

plt.figure(figsize=(10, 6))

sns.scatterplot(data=iris, x='sepal_length', y='sepal_width', hue='species', palette='viridis')

plt.title('Gráfico de Dispersión del Conjunto de Datos Iris')

plt.xlabel('Longitud del Sépalo')

plt.ylabel('Ancho del Sépalo')

plt.show()

Comparación de Matplotlib y Seaborn

Matplotlib:

Seaborn:

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Más flexible y personalizable.

Útil para gráficos básicos y avanzados.

Requiere más código para gráficos complejo

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asado en Matplotlib pero con una sintaxis más simple.

Ideal para gráficos estadísticos y análisis de datos.

Proporciona estilos y paletas de colores atractivos por defecto.